論文の概要: Pairing-based graph neural network for simulating quantum materials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02143v2
• Date: Tue, 21 Nov 2023 15:54:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 04:12:39.859457
• Title: Pairing-based graph neural network for simulating quantum materials
• Title（参考訳）: 量子材料シミュレーションのためのペアリンググラフニューラルネットワーク
• Authors: Di Luo, David D. Dai, and Liang Fu
• Abstract要約: 量子多体系をシミュレーションするためのペアリング型グラフニューラルネットワークを開発した。 我々のニューラルネットワークを用いた変分モンテカルロは、多数の電子システムをシミュレートするための正確で柔軟でスケーラブルな手法を同時に提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8192907805418583
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We develop a pairing-based graph neural network for simulating quantum many-body systems. Our architecture augments a BCS-type geminal wavefunction with a generalized pair amplitude parameterized by a graph neural network. Variational Monte Carlo with our neural network simultaneously provides an accurate, flexible, and scalable method for simulating many-electron systems. We apply this method to two-dimensional semiconductor electron-hole bilayers and obtain accurate results on a variety of interaction-induced phases, including the exciton Bose-Einstein condensate, electron-hole superconductor, and bilayer Wigner crystal. Our study demonstrates the potential of physically-motivated neural network wavefunctions for quantum materials simulations.
• Abstract（参考訳）: 量子多体系をシミュレートするペアリング型グラフニューラルネットワークを開発した。 我々のアーキテクチャは、グラフニューラルネットワークによってパラメータ化された一般化ペア振幅で、BCS型ゲミナル波動関数を増強する。 我々のニューラルネットワークを用いた変分モンテカルロは、多電子系をシミュレートするための高精度でフレキシブルでスケーラブルな手法を提供する。 この手法を2次元半導体電子ホール二層膜に適用し、エキシトンボース・アインシュタイン凝縮体、電子ホール超伝導体、二層ウィグナー結晶を含む様々な相互作用誘起相の正確な結果を得る。 本研究は,量子材料シミュレーションにおける物理的動機付け型ニューラルネットワーク波動関数の可能性を示す。

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